数据、算法、算力被称作深度学习的三架马车，共同驱动了第三轮人工智能浪潮的兴起。一方面，硬件计算能力的发展确实快速推动深度学习技术在各个领域取得巨大进展，但另一方面，深度学习模型升级的频率显著高于过去，模型的计算力需求呈爆炸式增长，已经将过去多年来累积的计算力成本下降的红利迅速蚕食。
近几年，许多给人留下深刻印象的技术突破都是“大力出奇迹”类型，即算法的新鲜度不强 ，但是通过使用更多的数据、更多的算力，实现更惊艳的效果 。以最近火爆全球的 GPT-3 模型为例，其参数量高达 1700 亿，有行业人士估计训练这一份模型需要 1200 万美金，别说普通人玩不起，就是一般的公司也难以承担。人工智能要真正实现全面落地，还面临着巨大的鸿沟。
但万物智联的时代就在眼前，数据的增长、算法的发展将会给算力带来越来越大的挑战，提高整个计算系统的性能与效率迫在眉睫。面对算力瓶颈，软件层面能做些什么？如何进一步通过软件释放硬件的最大性能？如何更好地满足对海量数据进行实时处理和分析的需求？实现“计算普惠”还有哪些途径？
9 月 25 日晚 19:00 点，来自英特尔、南京大学、清华大学、中科院的五位技术大咖共同现身 InfoQ《大咖说》直播间，针对上述问题展开讨论，快来围观大佬们的观点碰撞吧！
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主题介绍
跨越计算鸿沟：如何通过软硬件协同实现算力的指数级提升？
直播大纲：
议题一：智能互联时代，算力面临哪些挑战？
在全球疫情大流行的背景下，互联网、数字经济、人工智能加速发展，数字鸿沟的问题进一步加剧，这背后反映的是什么问题？计算力面临着哪些方面的挑战？
议题二：如何通过软硬件结合，实现算力的指数级提升？
现在业界已形成共识，要实现算力的指数级提升需通过软硬结合，大家觉得实现软硬件结合的最好方式是什么？有哪些必备的特点？
议题三：如何进一步通过软件释放硬件的最大性能？
在软硬件结合的基础之上，软件方面还有什么创新思路，能够进一步释放硬件计算性能？如何通过软件快速提升算力，满足对海量数据进行实时处理和分析的需求？
议题四：实现“计算普惠”还有哪些新路径？
应对日益增长的计算需求，还有哪些路径 / 方法能让计算力变得人人可用？
与会嘉宾介绍
宋继强 |英特尔中国研究院院长
宋继强博士现任英特尔中国研究院院长，他的研究兴趣包括智能机器人与外界的交互技术，多种形态的智能设备创新，移动多媒体计算，移动平台的性能优化，新型人机界面，并为新的应用使用模式创建软件和硬件环境。
宋继强于 2001 年获得南京大学计算机专业博士学位，2008 年加入英特尔中国研究院，时任清华大学 - 英特尔先进移动计算中心应用研发总监，是创造英特尔 Edison 产品原型的核心成员。
谢晓清 |英特尔架构、图形和软件集团副总裁兼中国区总经理
谢晓清现任英特尔架构、图形和软件事业部（IAGS）副总裁兼该事业部的中国区总经理，负责中国区的系统软件产品并主导统一的 IAGS 中国区领导层协作。她还指导 IAGS 各团队和其它业务部门在技术方面的团队合作，聚焦于支持强大的人才输送管道、助力员工发展并解决工作设施问题。在 2019 年担任此职位之前，谢晓清老师是 IAGS 系统软件产品部的边缘计算工程总监，领导面向物联网、工业和网络细分市场的边缘计算基础设施的开源软件开发工作。
谢晓清在浙江大学获得过程自动化学士学位，在清华大学获得自动化工程硕士和博士学位。
张贺 |南京大学软件工程教授
南京大学软件工程教授、博士生导师，中国计算机学会高级会员、软件工程 / 服务计算专委会委员。师从世界级软件工程专家、经验软件工程奠基人（澳）Ross Jeffery 教授和（英）Barbara Kitchenham 教授。在欧洲和澳洲从事软件工程研究与实践十余年。先后曾在爱尔兰国家软件工程研究中心（Lero）任研究员。
崔慧敏 |中国科学院计算技术研究所研究员
崔慧敏，博士，中科院计算所研究员，博士生导师。崔慧敏的研究方向为面向数据中心和异构体系结构的编译技术，近年来围绕大数据、AI 等新型计算范式，研究它们在异构体系结构下的编译优化方法。崔慧敏作为负责人承担多项自然科学基金、科技部重点研发计划等项目和课题，先后在 PLDI、MICRO、PPoPP 等国际会议和期刊上发表论文二十余篇。
翟季冬 |清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师
翟季冬，清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。现为 ACM 中国高性能计算专家委员会秘书长、北京智源青年科学家。主要研究领域为高性能计算、性能评测、编译优化等。2015-2016 在斯坦福大学计算机系任访问助理教授。相关研究成果发表在高性能计算等领域重要国际会议和期刊 SC、PPoPP、ICS、MICRO、ASPLOS、ATC、CGO、NSDI、IEEE TPDS、IEEE TC 等。担任清华大学学生超算团队教练，指导的团队共九次获得世界冠军。
